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引入CoordConv卷积的管制物品检测网络设计
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作者 何松 刘文鑫 陈鑫 《福建电脑》 2024年第4期30-34,共5页
检测小目标的管制物品的检测算法存在效果不佳的问题。为解决这个问题,本文提出了一种改进的YOLOv5管制物品检测算法。首先在网络中引入CoordConv模块,使得网络可以表征特征图像素点的坐标,然后在网络中引入C2f模块,使得网络在不同尺度... 检测小目标的管制物品的检测算法存在效果不佳的问题。为解决这个问题,本文提出了一种改进的YOLOv5管制物品检测算法。首先在网络中引入CoordConv模块,使得网络可以表征特征图像素点的坐标,然后在网络中引入C2f模块,使得网络在不同尺度上同时利用细节信息和语义信息,提高网络的特征提取能力和感受野。算法的性能验证结果表明,本文算法相比于YOLOv5算法,在Easy、Hard和Hidden测试集上的mAP@.5:.95分别提高了2.5%、1.8%和4.4%,说明本文算法的检测精度较高。 展开更多
关键词 管制物品检测 小目标 检测算法
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